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研究作者与机构
本研究由Xiaobo Zhang、Bingfeng Lu、Xinguan Yang等多名作者共同完成，主要来自广西医科大学第一附属医院、广西医科大学第二附属医院、桂林市人民医院等机构。研究于2022年8月19日发表在期刊《European Radiology》上。
学术背景
研究的主要科学领域是医学影像学与肿瘤学，特别是基于CT影像的放射组学（radiomics）在肺腺癌（lung adenocarcinoma, LUAD）患者中的预后分析。肺腺癌是肺癌中最常见的亚型，表皮生长因子受体（epidermal growth factor receptor, EGFR）突变在东亚人群中尤为常见。EGFR酪氨酸激酶抑制剂（tyrosine kinase inhibitors, TKIs）是治疗EGFR突变肺腺癌的有效手段，但患者通常在治疗后1年内出现耐药性，导致疾病进展。因此，早期预测疾病进展和耐药性对优化治疗方案至关重要。
本研究旨在通过基于时间序列CT影像的放射组学特征，预测接受EGFR-TKI治疗的肺腺癌患者的无进展生存期（progression-free survival, PFS），并探索其作为动态影像生物标志物的潜力。
研究流程
研究分为多个步骤，详细流程如下：
1. 患者选择：研究回顾性纳入了2015年1月1日至2020年9月30日期间在三家独立机构接受EGFR-TKI治疗的肺腺癌患者。纳入标准包括：经组织学确诊的肺腺癌、接受EGFR-TKI单药治疗直至疾病进展、在治疗前8周内进行基线胸部CT扫描、至少一次随访CT扫描、基线CT影像中至少有一个可测量病灶（≥10 mm）。最终，172名患者被纳入研究，其中131名作为训练队列，41名作为验证队列。
2. CT影像采集与随访策略：所有患者均接受基线胸部CT扫描，并根据NCCN指南每6-12周进行随访。第一次随访CT扫描用于评估治疗反应，疾病进展定义为靶病灶体积增加20%或出现新病灶。
3. 放射组学特征提取：使用Syngo.Via Frontier软件对基线（F0）和第一次随访（F1）CT影像中的病灶进行三维分割，并定义两个瘤周区域（peri5mm和peri10mm）。从每个分割区域提取1691个放射组学特征，包括强度、形状和纹理特征。通过测试-重测分析筛选出具有高重复性的特征，并计算单位时间（天）的百分比变化（delta-radiomics）。
4. 特征选择与模型构建：使用Boruta算法从训练队列中筛选出与PFS相关的关键特征，并构建随机森林生存模型。最终，最优模型包含10个特征，其中7个为delta-radiomics特征。
5. 模型验证与风险分层：在训练和验证队列中评估模型的预测性能，并使用Kaplan-Meier分析进行风险分层。时间依赖性ROC曲线用于评估模型在不同时间点的预测准确性。
主要结果
1. 患者特征：训练队列和验证队列在基线临床特征上无显著差异，中位PFS分别为11.1个月和13.1个月。
2. 模型性能：综合放射组学模型（modelall）在训练队列和验证队列中的C指数分别为0.78和0.72，显著优于基线临床特征模型（C指数分别为0.55和0.54）。
3. 风险分层：根据放射组学特征评分，患者被分为快速进展组和缓慢进展组。快速进展组的中位PFS显著短于缓慢进展组（训练队列：8.3个月 vs. 13.4个月；验证队列：9.1个月 vs. 13.2个月）。
4. 预测准确性：时间依赖性ROC曲线显示，模型在6个月、9个月和12个月的AUC值在训练队列中分别为0.94、0.89和0.90，在验证队列中分别为0.96、0.76和0.80。
结论
本研究提出的基于时间序列CT影像的放射组学特征能够有效预测接受EGFR-TKI治疗的肺腺癌患者的疾病进展，并实现风险分层。这一动态影像生物标志物为个性化治疗和随访策略提供了重要参考。
研究亮点
1. 动态特征的重要性：研究首次整合了时间序列CT影像的瘤内和瘤周特征，特别是delta-radiomics特征，显著提高了PFS预测的准确性。
2. 多中心验证：研究在多个独立机构的数据集上验证了模型的普适性，增强了其临床应用的可靠性。
3. 风险分层与个性化治疗：通过放射组学特征评分，研究成功将患者分为快速进展组和缓慢进展组，为个性化随访和治疗提供了科学依据。
其他价值
1. 非对比CT的应用：研究采用非对比CT影像，避免了对比剂对放射组学特征的干扰，同时提高了成本效益和可重复性。
2. 软件与算法创新：研究使用了Syngo.Via Frontier软件进行影像分割和特征提取，并结合Boruta算法和随机森林模型进行特征选择和预测，展示了放射组学分析的技术优势。
这篇研究为肺腺癌患者的预后预测提供了新的思路和方法，具有重要的科学价值和临床应用前景。